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Randolph W. Parks Daniel S. Levine Debra L. Long David J. Crockett Irene E. Dalton Herbert Weingartner Paul Fedio Kerry L. Coburn Gil Siler Jane R. Matthews Robert E. Becker 《Neuropsychology review》1992,3(2):213-233
Neural networks can be used as a tool in the explanation of neuropsychological data. Using the Hebbian Learning Rule and other such principles as competition and modifiable interlevel feedback, researchers have successfully modeled a widely used neuropsychological test, the Wisconsin Card Sorting Test. One of these models is reviewed here and extended to a qualitative analysis of how verbal fluency might be modeled, which demonstrates the importance of accounting for the attentional components of both tests. Difficulties remain in programming sequential cognitive processes within a parallel distributed processing (PDP) framework and integrating exceedingly complex neuropsychological tests such as Proverbs. PDP neural network methodology offers neuropsychologists co-validation procedures within narrowly defined areas of reliability and validity. 相似文献
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In three experiments, the effect of target luminance on estimates of visual persistence was determined on a popular successive-field task. Even though the experiments differed from each other only in terms of minor changes in stimulus conditions, very different effects were obtained across the three experiments. The different findings were attributed to the often overlooked roles of masking and target degradation on tasks of persistence. Implications for the numerous contradictory findings in the persistence literature are discussed, and the current popularity of the successive-field task is questioned. 相似文献
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